Image 如何将高斯形状的对象添加到图像中？

我感兴趣的是在现有图像中添加一个高斯形状的对象，类似于附加的图像。我想将对象添加到的基本图像是8位无符号图像，其值范围为0-255。附加图像中的明亮物体实际上是一棵树，由归一化差异植被指数（NDVI）数据表示。所附的脚本是我到目前为止所拥有的。如何将数值范围为110-155的高斯形状的对象（即树）添加到现有NDVI图像

该脚本可用于计算NDVI

---

file='F:\path\to\fourband\image.tif'；
[I R]=geotiffread（文件）；
outputdir='F:\path\to\output\directory''
%%进行NDVI计算
NIR=im2single（I（：，：，4））；
红色=单个（I（：，：，1））；
ndvi=（近红外-红色）。/（近红外+红色）；
ndvi=双（ndvi）；
%%将NDVI拉伸至0-255，并转换为8位无符号整数
ndvi=地面（（ndvi+1）*128）；%[-1 1] -> [0 256]
ndvi（ndvi<0）=0；%其实没必要，只是以防万一&为了对称
ndvi（ndvi>255）=255；%如果原始值正好是1
ndvi=uint8（ndvi）；%将数据类型从double更改为uint8
%%需要在这里的图像中添加一个随机树
%%写信给geotiff
tiffdata=geotiffinfo（文件）；
outfilename=[outputdir'ndvi_u'.tif']；
geotiffwrite（outfilename，ndvi，R，'GeoKeyDirectoryTag'，tiffdata.GeoTIFFTags.GeoKeyDirectoryTag）

您的帖子询问如何做三件事：

我们如何生成高斯形状的对象

我们如何做到这一点，使值在110-155之间

我们如何在我们的形象中体现这一点

让我们分别回答每一个问题，每个问题的顺序建立在前面问题的知识基础上

我们如何生成高斯形状的对象？ 您可以使用图像处理工具箱中的

fspecial

为您生成高斯分布：

mask = fspecial('gaussian', hsize, sigma);

hsize

指定高斯分布的大小。你还没有在你的问题中详细说明，所以我假设你会想自己来处理这个问题。这将产生一个

hsize x hsize

高斯矩阵

sigma

是高斯分布的标准偏差。同样，您也没有指定这是什么<代码>西格玛和

hsize

齐头并进。参考我的，将掩模的标准偏差设置为3-sigma规则通常是一个好规则。因此，一旦您设置了

hsize

，您就可以将

sigma

计算为：

sigma = (hsize-1) / 6;

同样地，找出什么是

hsize

，然后计算你的

sigma

。之后，像上面那样调用

fspecial

。将

hsize

设为奇数整数通常是个好主意。原因是，当我们最终将其放置在图像中时，执行此操作的语法将允许对称放置遮罩。当我们谈到最后一个问题时，我会谈论这个问题

我们如何做到这一点，使值在110-155之间？ 我们可以通过调整

mask

中的值来实现这一点，使最小值为110，最大值为155。这可以通过以下方式实现：

%// Adjust so that values are between 0 and 1
maskAdjust = (mask - min(mask(:))) / (max(mask(:)) - min(mask(:)));

%//Scale by 45 so the range goes between 0 and 45
%//Cast to uint8 to make this compatible for your image
maskAdjust = uint8(45*maskAdjust);

%// Add 110 to every value to range goes between 110 - 155
maskAdjust = maskAdjust + 110;

通常，如果要调整高斯遮罩内的值，使其从

[a，b]

开始，请先在0和1之间进行规格化，然后执行以下操作：

maskAdjust = uint8((b-a)*maskAdjust) + a;

您会注意到，我们将此掩码转换为

uint8

。我们这样做的原因是为了使遮罩与放置在图像中的遮罩兼容

我们如何在我们的形象中体现这一点？ 你所要做的就是找出你想要放置高斯遮罩的中心的行和列。假设这些变量存储在

行

和

列

中。因此，假设您想将其放入

ndvi

，则只需执行以下操作：

hsizeHalf = floor(hsize/2); %// hsize being odd is important
%// Place Gaussian shape in our image
ndvi(row - hsizeHalf : row + hsizeHalf, col - hsizeHalf : col + hsizeHalf) = maskAdjust;

为什么

hsize

应该是奇数，是为了允许图形在图像中的位置是偶数。例如，如果遮罩大小为5 x 5，则上述ndvi语法简化为：

ndvi(row-2:row+2, col-2:col+2) = maskAdjust;

从遮罩的中心开始，它向上延伸两行，向下延伸两行。这些列从2列向左延伸到2列向右。如果遮罩的大小是偶数，那么我们将在如何放置遮罩上有一个模糊的选择。例如，如果遮罩尺寸为4 x 4，我们应该选择第二行还是第三行作为中心轴？因此，为了简化事情，请确保遮罩的大小为奇数，或者

mod（hsize，2）==1

---

希望这能充分回答你的问题。祝你好运

您的帖子询问如何做三件事：

我们如何生成高斯形状的对象

我们如何做到这一点，使值在110-155之间

我们如何在我们的形象中体现这一点

让我们分别回答每一个问题，每个问题的顺序建立在前面问题的知识基础上

我们如何生成高斯形状的对象？ 您可以使用图像处理工具箱中的

fspecial

为您生成高斯分布：

mask = fspecial('gaussian', hsize, sigma);

hsize

指定高斯分布的大小。你还没有在你的问题中详细说明，所以我假设你会想自己来处理这个问题。这将产生一个

hsize x hsize

高斯矩阵

sigma

是高斯分布的标准偏差。同样，您也没有指定这是什么<代码>西格玛和

hsize

齐头并进。参考我的，将掩模的标准偏差设置为3-sigma规则通常是一个好规则。因此，一旦您设置了

hsize

，您就可以将

sigma

计算为：

sigma = (hsize-1) / 6;

同样地，找出什么是

hsize

，然后计算你的

sigma

。之后，调用

fspec